借助物聯網、人工智能、數據分析等技術，工程師和數據科學家已經開發出一種聰明的維護方式：預測性保養系統。這種創新的維護保養方式能透過持續監測和分析設備狀態，在故障發生前提供預警，為企業帶來更高效、更可靠的設備管理方案。以下，MTR Lab將以案例介紹及說明預測性保養的定義及好處。
預測性保養的定義與系統簡述
為什麼大廈的升降機或工廠的機器要定期維修？這是為了避免設備突然故障而影響正常運作及服務。不過傳統的定期檢查未必能準確預測故障，而且檢查太頻密，亦會增加人力成本、浪費資源，疏於檢查則可能來不及發現問題。
預測性保養，可以理解為透過監測技術來「聽」和「看」設備的「身體狀況」。就像我們看醫生會量血壓、抽血檢查一樣，技術人員會用各種感應器來檢測設備的運作情況。
預測性保養是一種為了判斷設備狀況而設計的專門技術，目的是評估設備需要進行維護的最佳時機。與傳統的定期保養相比，預測性保養的核心定義在於它基於設備的實際狀況來決定維修時機，而並非依據平均或預期壽命的統計數字而定。透過提前判斷維護需要，未雨綢繆，以避免發生更嚴重的故障，減少停機風險，因此預測性保養比例行維護更能夠節省成本。
傳統維修方法不管機器是否真的需要維修，可能規定每三個月就要檢查一次機器，例如升降機的例行檢查。與傳統的定期保養不同，預測性保養系統並非硬性跟從固定的時間表，而著重掌握設備的實際情況，運用一整套預測性保養系統持續監測設備的狀況，在發現有潛在問題的先兆時進行檢查維修，這樣便可以提前預測故障，亦更靈活地根據實際需要安排維修保養，節省資源。
預測性保養的好處
預測性保養的主要好處在於能在最具成本效益的時間點進行維護工作，並在設備性能降低到臨界值前採取行動，以免出現故障及影響日常運作的情況。大多數預測性檢測都可以在設備運行期間同步進行，從而大大減低對系統日常運作的干擾。預測性保養系統能提高機器的穩定性、可靠性，並且降低成本。
預測性保養好處是能透過以下幾種非破壞性測試（Nondestructive testing，NDT）技術實現：
- 紅外線監測：應用範圍最廣，能同時發現機械和電器有否故障跡象
- 聲學分析：包括透過監測和分析機器運作時發出的聲音或超聲波，辨識設備的潛在問題
- 振動分析：特別適用於長期處於高速旋轉狀態的設備，監測有否異常的振動幅度與頻率
- 油品分析：通過分析用油狀況和磨損顆粒來判斷滑潤劑及機械的狀態
預測性保養的一大好處是能夠協助工程師優化維修規劃工作，包括提早安排維修所需備件和人員，將「非計劃性停機」改變為需時較短的「計劃性停機」，提高設備的可用性。
預測性保養案例：Ensonic諦聲科技的創新應用
以下預測性保養案例將進一步說明這項技術的實際應用。MTR Lab投資的內地初創諦聲科技（Ensonic），運用聲學分析技術進行設備監測，在機器維護技術方面取得重要突破，能夠在嘈雜的環境中準確辨識設備的異常聲音特徵。
諦聲科技的「聲學AI」技術具備三大優勢：首先是實時監測與預警系統，透過特製的麥克風陣列（Microphone Array）和音訊處理技術，持續監測設備的運作聲音。當設備出現異常時，系統能在短時間內完成聲學分析，並立即向相關人員發出警報。這種快速反應能力在預防重大故障上可發揮關鍵作用，亦可應用於複雜且危險的工作環境，提高維修人員的工作安全。
其次，諦聲科技與合作夥伴共同建立工業聲學信號數據庫，透過聲音樣本配對，為工程人員提供精準的維護方案。這種數據驅動的監測與預警系統讓維修工作更有針對性，大大提升維護效率。
諦聲科技的「聲學AI」創新技術已在各個領域展現成效，從電網變壓器、水力發電廠，到風電設備及數據中心，甚至扶手電梯和升降機，諦聲科技都有解決方案的應用實例。這些預測性保養案例充分表現了科技應用在維修保養領域的巨大潛力。
MTR Lab支持初創公司 發展預測性保養系統技術
預測性保養系統技術是物聯網及邊緣運算技術的應用實例，可說預測性保養正重新定義業界維修設備的方式，為建設智慧城市提供重要支援，而諦聲科技的預測性保養案例展示了技術在設備維護領域的創新潛力，以及預測性保養帶來的好處。我們期待看到更多具創新技術的企業， 通過MTR Lab的Co+Lab Initiative，共同推動智能科技的發展，為建設更智慧、更可持續發展的未來城市貢獻力量，歡迎提交你的創科方案。
